KCI등재
물류 이송을 위한 딥러닝 기반 특정 사람 추종 모빌리티 제어 연구 = Study of Deep Learning Based Specific Person Following Mobility Control for Logistics Transportation
In recent years, robots have been utilized in various industries to reduce workload and enhance workefficiency. The following mobility offers users convenience by autonomously tracking specific locations and targetswithout the need for additional equipment such as forklifts or carts. In this paper, deep learning techniques wereemployed to recognize individuals and assign each of them a unique identifier to enable the recognition of aspecific person even among multiple individuals. To achieve this, the distance and angle between the robot and thetargeted individual are transmitted to respective controllers. Furthermore, this study explored the controlmethodology for mobility that tracks a specific person, utilizing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)and Proportional-Integral-Derivative (PID) control techniques. In the PID control method, a genetic algorithm isemployed to extract the optimal gain value, subsequently evaluating PID performance through simulation. TheSLAM method involves generating a map by synchronizing data from a 2D LiDAR and a depth camera usingReal-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-MAP). Experiments are conducted to compare and analyze theperformance of the two control methods, visualizing the paths of both the human and the following mobility.
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